欧洲电网尚未得到充分利用——随着发电结构的变化，效率低下正以弃电和可再生能源发电损失的形式导致能源浪费。在可再生能源发电量超越基础设施和需求增长之际，人工智能正成为减少浪费、平衡系统、释放能源转型新价值的关键工具。

在英国北部，风电弃电问题持续存在且呈恶化趋势。能源与电力市场情报机构Montel今年1月发布的报告显示，2025年苏格兰风电弃电量超过10太瓦时，较上年增长22%。这部分被弃能源的成本极为惊人：2025年弃电补偿费用达3.43亿英镑，而为填补电力缺口启动备用电源产生的平衡成本更是超过10亿英镑。

电力丰沛却远离负荷中心

地理因素是问题的核心。苏格兰北部因风能资源丰富、人口密度低吸引了大量陆上与海上风电开发商，但发电端与主要电力需求中心相距甚远。Montel基于英国能源监管机构Ofgem的消费均值与苏格兰政府住房数据指出，仅2025年的弃电量就足以满足苏格兰近全部家庭用电需求。

输电瓶颈加剧了这种失衡。苏格兰北部与南部之间（跨越SSEN和苏格兰电力电网区域）以及通往英格兰南部的输电基础设施有限，制约了电力输送。最终，大量被弃的可再生能源遭到浪费——这些能源若经智能调度本可物尽其用。

过剩能源如何助力解决社会难题

工程咨询公司奥雅纳总监西蒙·埃文斯指出，弃电现象严重的地区往往同时面临严峻的能源贫困问题。他在3月接受The smarter E播客采访时表示：“许多家庭无力承担供暖费用，这是极其令人痛心的现状。”更完善的系统管理可同步解决这两大难题。

埃文斯进一步阐释：“智能电网可通过开启家庭智能开关，驱动热水箱或蓄热式供暖设备运行，在减少弃电需求的同时创造社会效益——包括降低医疗开支、减少福利支出等。”

此类措施虽不能完全消除弃电，但能大幅削减弃电量并带来切实社会效益。更广泛而言，这展现了由机器学习、大语言模型和人工智能驱动的数字化智能能源系统，如何通过连接电力与供热等不同领域，解锁新型灵活性潜力。

欧洲能源系统人工智能发展蓝图

在政策层面，欧盟委员会将人工智能定位为能源转型的基石。2025年发布的两份文件中，欧洲能源转型智能网络技术与创新平台（ETIP SNET）既勾勒了长期愿景，也制定了近期实施路径。新版《简报说明》直接面向输配电系统运营商提出指导。

ETIP SNET描绘的愿景是：欧洲电网实现全面数字化与智能化，以更高效率、更强韧性和更灵活的方式运行，同时加速脱碳进程。未来电网将运用人工智能降低系统损耗、避免弃电、管理屋顶光伏与住宅电池等分布式能源、检测网络安全威胁，并协调需求响应与车辆到电网等日益重要的灵活性资源。在此背景下，人工智能既优化电网运行，又将分布式资产协调聚合为灵活容量，为平衡与阻塞管理的新市场结构奠定基础。

ETIP SNET建议分阶段推进：2027年前开展试点项目，2030年起大规模全面实施，使欧洲成为人工智能驱动智能电网的全球引领者。

人工智能电网的推进障碍

然而，人工智能在电网运营中的广泛应用仍面临重大障碍。核心问题在于数据可用性与质量（尤其在碎片化传统系统中），以及将数字工具集成至现有基础设施的挑战。电网运营商数字技能与数据人才的短缺进一步制约应用，而攀升的网络安全风险则带来新的运营漏洞。不断演变的监管体系（包括欧盟《人工智能法案》、GDPR和NIS2等框架）也规范着数据使用与人工智能系统治理方式。

GridFM：开源人工智能构筑智能电网基石

这些应用的核心是基础模型——支撑ChatGPT（特指GPT，生成式预训练变换器）等工具的大规模人工智能系统。训练此类模型需要海量数据集与强大算力，是人工智能开发中资源最密集的环节。

GridFM项目致力于构建专为电网设计的开源基础模型。2025年9月，亚琛工业大学举办研讨会汇聚开发者、电网运营商与技术供应商。与会者强调项目进展迅速，IBM研究院首席科学家托马斯·布伦施维勒表示：“2025年GridFM从愿景走向现实。”这家技术公司与人工智能企业是项目支持方。他补充指出：“未来发展需要面向实时运营与优化规划的高能效解决方案”，并列举了前景广阔的应用场景。布伦施维勒强调GridFM模型必须“在拓扑变化下保持稳健”，能整合网络图、图像与文本等多类数据，并适应不断演变的系统约束。

AMAZING项目：数字孪生实现电网透明化

另一关键应用是电网数字孪生——电力网络的虚拟复制体。由FZI信息技术研究中心主导的AMAZING项目聚焦利用人工智能构建与校准这些模型。通过整合五家德国电网运营商数据，该项目旨在展示人工智能如何将异构数据源融合为连贯的实时系统模型。

这种能力令埃文斯对人工智能影响电网的前景“非常乐观”。他指出数字与物理系统的融合趋势：“若能更有效管理数据，并利用数据优化决策、改善资产，将创造巨大机遇。”

人机协同为何不可或缺

但信任仍是关键。人工智能系统必须具备透明度、可靠性并通过现实环境验证——尤其在关键基础设施领域。AMAZING项目通过与德国电网运营商直接合作确保成果切实可行，埃文斯将其描述为“确保合适人员掌握关键信息”。

今年2月巴塞罗那太阳能质量峰会上，贝切雷尔研究所的大卫·莫泽也强调此点。随着光伏行业向年装机1太瓦迈进，人工智能在缓解劳动力短缺等行业瓶颈方面潜力巨大，但人类操作员仍居核心地位。莫泽同时论及对人工智能的信任与责任问题，强调人工智能虽能辅助加速决策，最终责任仍由运营人员承担。

提升光伏预测精度，增强电网稳定性

光伏功率预测是人工智能已产生可量化价值的领域。2023年麻省理工学院与瑞士洛桑联邦理工学院团队的研究表明，人工智能模型能显著提升光伏发电预测精度。该模型在分钟级短时预测中表现尤为突出，在小时级乃至日内预测中也优于传统方法。

值得注意的是，迁移学习技术使模型在装机容量有限、历史数据匮乏的区域也能实现精准预测，这对新建光伏站点尤为宝贵。

对电网运营商而言，提升预测精度直接转化为更优的系统管理。正如研究人员所言，人工智能驱动的预测有助于“优化能源分配与需求响应系统”，提升光伏利用效率，缓解可再生能源波动性带来的运营挑战。

商业化：人工智能融入现实电网运营

ETIP SNET文件指出，电网人工智能应用目前仍主要由科研机构推动。值得期待的是，开源模型的发展有望将这些进展转化为可扩展的商业解决方案。

除系统平衡外，人工智能已应用于预测性维护，帮助电网运营商提前发现故障、减少停电、延长资产寿命。通过分析传感器数据与历史表现，这些系统能预判潜在故障，使运营商从被动应对转向主动干预。西门子、Kraken Technologies等企业已在真实电网中运用类似技术优化运营、管理分布式资产、提升系统效率。

人工智能的经济驱动力：更高效率，更低成本

电网融合人工智能的经济效益毋庸置疑。国际可再生能源机构分析显示，仅改进预测就能在某些系统中降低10%-15%的运行备用成本。Montel报告揭示了英国电网低效运营的高昂代价，类似情况遍及欧洲——仅德国2025年弃电成本就高达4.35亿欧元。

投资者已注意到这一趋势。伦敦投行Alexa Capital联合

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